基于WEB的浙江省降雨型滑坡预警预报系统

滑坡发生的最主要诱发因素是降雨.基于浙江省淳安、磐安、庆元和永嘉4个县的历史滑坡资料, 在研究降雨量、降雨强度和降雨过程与滑坡灾害的空间分布、时间上的对应关系, 建立起滑坡灾害时空分布与降雨过程的统计关系, 确定区域性滑坡的临界降雨量和降雨强度阀值的基础上, 开发出了降雨型滑坡预警预报系统, 其中采用临界降雨量模型和有效降雨量模型来进行预警预报.系统留给浙江省气象台一个传送数据的接口, 气象台将每天按时上传降雨数据, 数据保存在后台数据库MicrosoftSQLServer中.建成的系统能够自动获取数据库中的数据生成时间与降雨量实时曲线, 当降雨量达到降雨强度阀值时, 触发MAPGIS图件, 在Internet上发布区域预警预报信息, 并提供预警措施.      

重庆地区降雨型滑坡相关性分析及预报模型

整理大量重庆地区降雨诱发滑坡资料,对降雨因子、累积降雨因子、前期降雨衰减系数与滑坡发生与否及滑坡发生数量之间进行系统的相关分析。结果表明:(1)当日降雨量对滑坡的诱发作用最显著,当日最大小时降雨与当日降雨量高度相关;(2)据滑坡发生前日期增加,降雨因子与滑坡相关及偏相关系数随之降低,在据滑坡发生前3d之后已变得很小;(3)大范围滑坡一般在暴雨当日或滞后一天产生,仅有短时强降雨很难诱发大范围滑坡,还需要一定前期降雨量为基础;(4)累积降雨因子与滑坡因子间都显著相关,且随着累积降雨日数的增加,其相关系数先上升后下降;(5)重庆地区适宜的前期降雨衰减系数在0.6左右。在此基础上拟合出了有效累积降雨量-滑坡发生概率预报模型,并使用当日最大小时降雨量-滑坡发生概率模型对其进行修正。最后使用降雨诱发滑坡实例检验该修正模型,结果可为重庆地区降雨型滑坡的预测预报提供科学依据。     

降雨影响下滑坡变形预测的GA-NN模型研究

八尺门滑坡是福-宁高速公路施工现场的一个降雨型滑坡,近年来该滑坡由于人为及降雨的因素而频频发生滑动,对坡下的高速公路施工及滑坡区内的人民生命财产安全造成了严重威胁。为了准确掌握降雨量与滑坡位移之间的关系,在对八尺门滑坡现场降雨量及滑坡位移的长达一年的监测资料的基础上,利用GA-NN模型,对降雨条件下的滑坡位移演化发展做出了精确的预测。研究成果已作为重要的基础性数据被有关施工和研究部门采用,对于指导现场施工和保证滑坡影响区内人民生命财产的安全发挥了重要作用。     

滑坡频度-降雨量的分形关系

降雨-滑坡关系是对降雨引发的滑坡进行预报的一个重要基础。本文根据中国浙江省1990～2003年期间有明确日期和坐标记录的1414个滑坡数据和基本覆盖浙江全部陆地区域的1257个雨量站记录的日降雨量数据,研究了滑坡频度-降雨关系。研究结果表明,降雨引发滑坡的频度与降雨量之间遵循分形的幂指数关系,并且在两个尺度的降雨量范围内具有不同的标度指数。按照幂指数关系拟合的两条滑坡累计频度-降雨关系线交点(拐点)处的降雨量(Rin)指出了引发75%左右滑坡的累计降雨阀值的上边界(以THCR表示)。对1d、4d、6d和11d这4个累计降雨时段的研究表明,引发75%左右滑坡的累计降雨阀值分别为205mm(1d)、273mm(4d)、294mm(6d)、315mm(11d)。     

降雨与滑坡灾害相关性分析及预警预报阀值之探讨

详细研究了深圳市降雨与滑坡的历史资料,对区域性滑坡与降雨量进行偏相关分析,与降雨强度进行相关分析以及与降雨时间进行了系统地统计分析。研究结果表明,（1）滑坡的活动1～4日的降雨量及一次降雨过程的降雨量偏相关系数较大,表明一次性降雨量达到或超过某一数值时区域性滑坡就可以出现;（2）暴雨尤其是大暴雨及特大暴雨与滑坡的关系非常密切,相关系数达0.8以上,大暴雨或特大暴雨具有直接触发滑坡的作用;（3）滑坡活动时间与季节性降雨相对应,季节雨量越多,滑坡亦越多;另外滑坡活动时间与暴雨、大暴雨相吻合或略滞后,滞后时间一般不超过4 d,暴雨的当天及次日发生滑坡的可能性最大。在此基础上,探讨了区域性滑坡发生的临界降雨量和降雨强度阀值。最后将滑坡灾害的地质模型与降雨模型耦合建立了滑坡灾害的空间预警预报区划指标和等级系统,为区域滑坡灾害发生的时间与空间预报预警提供了科学依据。     

浙江省滑坡灾害预警预报的降雨阀值研究

根据浙江省降雨的特点,将降雨分为台风降雨和非台风降雨,采用统计方法研究了区域性滑坡灾害与台风区和非台风区降雨量及降雨强度的相关性,通过相关性分析确定了有效降雨量模型;得到了浙江省区域性滑坡发生的临界降雨量和降雨强度阀值,为实时时间预警提供了定量依据;将滑坡灾害的空间易发性与降雨量和降雨强度相结合确定了滑坡灾害的空间预警区划指标和等级;最后初步研究了滑坡发生的滞后时间。     

台风-非台风降雨型滑坡的多时段临界雨量值预测模型

统计确定临界降雨量是滑坡早期预警常用的方法.东南沿海地区台风暴雨不同于一般降雨,常引发滑坡灾害,从而威胁沿海地区人民生命财产安全.为了建立台风和非台风降雨型滑坡临界降雨量预测模型,以浙江丽水市为例,基于2010-2020年台风暴雨、非台风降雨诱发滑坡与降雨量的统计,构建了丽水市滑坡发生概率和有效降雨量的关系,提出了多时...     

降雨类型对浅层滑坡稳定性的影响

在降雨与浅层滑坡稳定性关系的研究中, 目前的研究往往忽略了降雨类型的影响.因此, 选取4种具有代表性的降雨类型: 均匀型、递增型、递减型以及峰值型为对象, 基于Rosso提出的降雨强度与地下水关系模型, 构建考虑降雨类型的浅层滑坡地下水位高度随降雨时间的变化关系, 研究不同降雨类型对浅层滑坡地下水位变化的影响.进而, 结合无限边坡理论, 建立浅层滑坡的稳定性计算模型, 研究不同降雨类型对浅层滑坡稳定性的影响.研究结果表明: 降雨类型对浅层滑坡稳定性的影响是明显的, 递增型降雨作用下的浅层滑坡安全系数最小, 其次是均匀型降雨, 再次是峰值型降雨, 最大的是递减型降雨; 同时在确定浅层滑坡临界降雨量和进行区域浅层滑坡易发性研究时降雨类型的影响不容忽视.      

江苏省地质灾害气象预警系统的设计与实现

由于强降水是滑坡、崩塌等突发性地质灾害的主要诱因,通过分析现有地质灾害和降水资料以及灾害的发生与强降水之间的关系,综合考虑该地区地质环境特征和前期降雨过程、降雨类型、累计雨量和当日降雨量以及预期(未来24h)降雨量,对滑坡、崩塌灾害与降雨量的相关性进行了研究,建立了地质灾害气象预警模型,在此基础上开发了江苏省地质灾害气象预警系统并投入使用。该系统运行稳定、功能全面,可自动下载气象数据、绘制雨量等值线图,具有强大的信息查询功能。     

降雨型滑坡失稳概率计算方法

为了解决滑坡风险评价中的滑坡失稳概率计算问题,利用前人在降雨阈值的研究成果,结合气象学中降雨概率分布理论,以云南省盐津县庙坝滑坡为例进行计算,建立降雨型滑坡失稳概率计算模型。结果表明,盐津县降雨型滑坡的降雨阈值类型为累积降雨量-历时关系阈值,即为单日降雨阈值,降雨阈值为29.7 mm;盐津县在当日降雨量达到或超过阈值水平时可能诱发滑坡,对滑坡影响的滞后天数最大为5天;庙坝滑坡在8月20—25日6天内单日降雨达到或超过29.7 mm的降雨概率为46.49%;庙坝滑坡在8月25日因前5天或当天单日降雨量超过29.7 mm而失稳的概率为0.2853%。     

基于位移比模型的三峡库区云阳县域内蠕变型滑坡降雨预警

建立高效合理的区域滑坡灾害降雨预警模型对滑坡防治具有重要意义.然而以往的研究多侧重于临滑预警,对蠕变型滑坡在强降雨工况下的短暂加速变形的预警研究还有待深入.以三峡库区云阳县域内滑坡为例,首先根据滑坡地表位移监测数据的特点对统计样本进行合理筛选.再通过降雨因子与滑坡发生的相关性分析以及对滑坡在降雨条件下位移变化情况的数值模拟,确定了适用于不同时间阶段的降雨统计变量.然后将考虑了滑坡规模特征的滑坡位移比（累计位移与滑坡纵长之比）作为变形指标,分时段统计滑坡地表位移监测数据与历史降雨信息,建立了日降雨数据与月位移数据的对应关系,得到了可用于确定降雨量阈值的位移比模型,并获得了云阳县蠕变型滑坡的五级预警分区.最后分别选用研究区滑坡险情实例、长年位移监测数据及极端降雨事件对模型预警效果进行检验.结果显示基于专业监测数据的位移比模型的滑坡降雨预警结果与实际情况相符,可为蠕变型滑坡的预警预报提供依据.      

基于有效降雨强度和逻辑回归的降雨型 滑坡预测模型

以湖南省张家界市桑植县为研究区,在全面分析近30年降雨及滑坡数据的基础上,对滑坡及滑坡数量与降雨因子的关系开展了统计分析研究。首先确定了区域最佳有效降雨衰减系数,同时分别按滑坡规模、坡度、厚度大小统计了降雨与历史滑坡信息,得出有效降雨强度（I）与持续时间（D）散点图,由此确定各不同概率下诱发滑坡的区域有效降雨强度阈值,并进行了滑坡灾害危险性等级划分。进而,利用部分样本数据进行逻辑回归分析,得到了该研究区的滑坡发生概率预测方程,并给出了降雨强度临界值定量表达式,最后选用实际降雨诱发滑坡事件与未诱发滑坡事件进行对比验证。结果表明,文章所建立的滑坡预测模型准确性较高,预测情况与实际情况比较吻合。     

降雨对滑坡的稳定性影响及排水措施建议

以西南地区某滑坡为例,采用ABAQUS有限元软件,研究降雨入渗对含软弱夹层滑坡的稳定性影响。结合实际施工工序,模拟原始滑坡、有支护结构无降雨作用、有支护结构有降雨作用的滑坡变形特征,对比在不同雨水入渗强度下滑坡的稳定系数,综合评价降雨入渗的瞬态渗流作用对含软弱夹层滑坡稳定性的影响规律,并提出排水措施优化设计。     

降雨诱发区域性滑坡预报预警方法研究

论文以四川省雅安市雨城区为研究区，将逻辑回归模型引入区域降雨型滑坡预警预报，建立了同时考虑降雨强度和降雨过程的降雨临界值表达式。在滑坡危险性区划的基础上，研究提出了区域降雨型滑坡预警预报指标，包括临界值降雨指数R和滑坡发生指数L，并利用20台自动遥测雨量计和地质灾害群测群防网络，采用历史记录雨量和预报雨量，建立了区域降雨型滑坡预报预警体系。     

The determination of statistical and deterministic hydrological landslide-triggering thresholds

 Hydrological landslide-triggering thresholds separate combinations of daily and antecedent rainfall or of rainfall intensity and duration that triggered landslides from those that failed to trigger landslides. They are required for the development of landslide early warning systems. When a large data set on rainfall and landslide occurrence is available, hydrological triggering thresholds are determined in a statistical way. When the data on landslide occurrence is limited, deterministic models have to be used. For shallow landslides directly triggered by percolating rainfall, triggering thresholds can be established by means of one-dimensional hydrological models linked to the infinite slope model. In the case of relatively deep landslides located in topographic hollows and triggered by a slow accumulation of water at the soil-bedrock contact, simple correlations between landslide occurrence and rainfall can no longer be established. Therefore real-time failure probabilities have to be determined using hydrological catchment models in combination with the infinite slope model. Received: 15 October 1997 · Accepted: 25 June 1997     

诱发池州滑坡的降水特征分析

滑坡是池州最严重的地质灾害.滑坡的形成除与地质条件有关外,降水和人类工程活动是很重要的诱发因素.通过分析大量的滑坡资料和气象(雨量)数据,研究和探讨了滑坡的发生与降水特征之间的关系,发现滑坡的发生与近3天内的降水强度、过程降水总雨量、降水的持续时间等关系十分密切.结合国内邻近省区的分析结论,建立了一个用日综合雨量预测滑坡的数学统计模型,并对池州1995、1998、1999年3次滑坡等重大突发性地质灾害过程进行了检验,效果良好.     

基于主控因子分析与GM-IAGA-WNN联合模型的平推式滑坡位移预测研究——以垮梁子滑坡为例

滑坡位移预测模型是滑坡预警系统建立的核心,而模型可靠性与精确性关键在于主控因子的选取与基础理论模型的构建。学者们通过大量滑坡实例研究,已取得了诸多成果,但是由于滑坡位移变化具有强烈的个性特征及趋势发展的不确定性问题,在多因子联合作用下的位移预测模型尚有不足之处。本文以西南地区普遍存在的平推式滑坡——垮梁子滑坡为研究对象,结合前人已有的研究成果,综合考虑坡体内外各项影响因子,利用灰色关联度与相关性分析对坡体变形主控因子进行优化筛选。以此为基础,提出一种基于GM（1,1）灰色模型与改进型自适应遗传算法（IAGA）进行优化的小波神经网络（WNN）联合预测模型构建方案。通过对垮梁子滑坡历时5年的监测数据挖掘分析,得知滑坡变形受累计降雨、渗压、地下水位及土体含水率影响显著,预测结果与实际监测比较吻合。相较于传统BP神经网络模型、小波神经网络模型和未优化遗传算法-小波神经网络联合模型,该联合模型具有更好的稳定性与精度优势,在滑坡预警预报研究中具有良好的应用前景。